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BatchCompute Klasse

  • Referenz

Dient zum Verwalten eines Batch-Computeziels in Azure Machine Learning.

Azure Batch wird verwendet, um umfangreiche, auf Parallelverarbeitung ausgelegte HPC-Anwendungen effizient in der Cloud auszuführen. BatchCompute wird in Azure Machine Learning-Pipelines zum Übermitteln von Aufträgen an einen Azure Batch-Pool von Computern mithilfe eines Azure Batch-Schritts (AzureBatchStep) verwendet. Weitere Informationen finden Sie unter Was sind Computeziele in Azure Machine Learning?.

ComputeTarget-Konstruktor der Klasse.

Rufen Sie eine Clouddarstellung eines Compute-Objekts ab, das dem bereitgestellten Arbeitsbereich zugeordnet ist. Gibt einen instance einer untergeordneten Klasse zurück, die dem spezifischen Typ des abgerufenen Compute-Objekts entspricht.

Vererbung
ComputeTarget
BatchCompute

Konstruktor

BatchCompute(workspace, name)

Parameter

Name Beschreibung
workspace
Erforderlich
Workspace

Das Workspace-Objekt, das das abzurufende BatchCompute-Objekt enthält.
name
Erforderlich
str

Der Name des abzurufenden BatchCompute-Objekts.
workspace
Erforderlich
Workspace

Das Workspace-Objekt, das das abzurufende Compute-Objekt enthält.
name
Erforderlich
str

Der Name des abzurufenden Compute-Objekts.

Hinweise

Erstellen Sie vor der Verwendung ein Azure Batch-Konto. Informationen dazu finden Sie unter Erstellen eines Batch-Kontos mit dem Azure-Portal.

Im folgenden Beispiel wird gezeigt, wie Sie mithilfe von attach_configuration ein Azure Batch-Computekonto an einen Arbeitsbereich anfügen.


   batch_compute_name = 'mybatchcompute' # Name to associate with new compute in workspace

   # Batch account details needed to attach as compute to workspace
   batch_account_name = "<batch_account_name>" # Name of the Batch account
   batch_resource_group = "<batch_resource_group>" # Name of the resource group which contains this account

   try:
       # check if already attached
       batch_compute = BatchCompute(ws, batch_compute_name)
   except ComputeTargetException:
       print('Attaching Batch compute...')
       provisioning_config = BatchCompute.attach_configuration(resource_group=batch_resource_group,
                                                               account_name=batch_account_name)
       batch_compute = ComputeTarget.attach(ws, batch_compute_name, provisioning_config)
       batch_compute.wait_for_completion()
       print("Provisioning state:{}".format(batch_compute.provisioning_state))
       print("Provisioning errors:{}".format(batch_compute.provisioning_errors))

   print("Using Batch compute:{}".format(batch_compute.cluster_resource_id))

Das vollständige Beispiel finden Sie unter https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/machine-learning-pipelines/intro-to-pipelines/aml-pipelines-how-to-use-azurebatch-to-run-a-windows-executable.ipynb.

Methoden

attach_configuration

Erstellen eines Configuration-Objekts zum Anfügen eines Batch-Computeziels.
delete

Das Löschen wird für ein BatchCompute-Objekt nicht unterstützt. Verwenden Sie stattdessen detach.
deserialize

Konvertieren eines JSON-Objekts in ein BatchCompute-Objekt.
detach

Trennen des Batch-Objekts vom zugeordneten Arbeitsbereich.

Zugrunde liegende Cloudobjekte werden nicht gelöscht, nur die Zuordnung wird entfernt.
refresh_state

Direktes Aktualisieren der Eigenschaften des Objekts.

Mit dieser Methode werden die Eigenschaften basierend auf dem aktuellen Zustand des entsprechenden Cloud-Objekts aktualisiert. Sie wird in erster Linie zum manuellen Abrufen des Computestatus verwendet.
serialize

Konvertieren dieses BatchCompute-Objekts in ein serialisiertes JSON-Wörterbuch.

attach_configuration

Erstellen eines Configuration-Objekts zum Anfügen eines Batch-Computeziels.

static attach_configuration(resource_group=None, account_name=None, resource_id=None)

Parameter

Name Beschreibung
resource_group
str

Der Name der Ressourcengruppe, in der sich das Batch-Konto befindet.

Standardwert: None
account_name
str

Der Name des Batch-Kontos.

Standardwert: None
resource_id
str

Die Azure-Ressourcen-ID für die angefügte Computeressource.

Standardwert: None

Gibt zurück

Typ Beschreibung
BatchAttachConfiguration

Ein Configuration-Objekt, das beim Anfügen eines Compute-Objekts verwendet werden soll.

delete

Das Löschen wird für ein BatchCompute-Objekt nicht unterstützt. Verwenden Sie stattdessen detach.

delete()

Ausnahmen

Typ Beschreibung
ComputeTargetException

deserialize

Konvertieren eines JSON-Objekts in ein BatchCompute-Objekt.

static deserialize(workspace, object_dict)

Parameter

Name Beschreibung
workspace
Erforderlich
Workspace

Das Workspace-Objekt, dem das BatchCompute-Objekt zugeordnet ist.
object_dict
Erforderlich
dict

Ein JSON-Objekt, das in ein BatchCompute-Objekt konvertiert werden soll.

Gibt zurück

Typ Beschreibung
BatchCompute

Die BatchCompute-Darstellung des bereitgestellten JSON-Objekts.

Ausnahmen

Typ Beschreibung
ComputeTargetException

Hinweise

Wenn der bereitgestellte Arbeitsbereich nicht der Arbeitsbereich ist, dem das Compute-Objekt zugeordnet ist, wird eine Ausnahme vom Typ ComputeTargetException ausgelöst.

detach

Trennen des Batch-Objekts vom zugeordneten Arbeitsbereich.

Zugrunde liegende Cloudobjekte werden nicht gelöscht, nur die Zuordnung wird entfernt.

detach()

Ausnahmen

Typ Beschreibung
ComputeTargetException

refresh_state

Direktes Aktualisieren der Eigenschaften des Objekts.

Mit dieser Methode werden die Eigenschaften basierend auf dem aktuellen Zustand des entsprechenden Cloud-Objekts aktualisiert. Sie wird in erster Linie zum manuellen Abrufen des Computestatus verwendet.

refresh_state()

serialize

Konvertieren dieses BatchCompute-Objekts in ein serialisiertes JSON-Wörterbuch.

serialize()

Gibt zurück

Typ Beschreibung
dict

Die JSON-Darstellung dieses BatchCompute-Objekts.